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2024年5月，全球權威賽事QASC挑戰(zhàn)賽更新國際排名，浪潮海若大模型以93.70%的準確率斬獲榜首并刷新世界紀錄。從信息提取邁向信息解析，常識推理是重要一環(huán)，這項比賽考驗的正是大模型基于語言理解、知識整合、邏輯推理形成的“洞察力”。

今年6月，海若大模型拿下中國信通院泰爾實驗室的“大規(guī)模預訓練模型（文本生成功能）安全認證證書”，級別為最高級。

能聽懂話、辦好事，也夠安全……一年來，海若大模型向“六邊形”戰(zhàn)士演化。

從服務器廠商到云計算、大數(shù)據(jù)服務商，浪潮一路進化；面對人工智能帶來的機遇與挑戰(zhàn)，這家企業(yè)又一次“進化”：牽頭構建元腦生態(tài)，承擔人工智能等領域省級以上科研項目100余項，實現(xiàn)大模型在制造、農(nóng)業(yè)、水利等領域的應用……

人工智能卡位賽中，浪潮努力再造一條穿越周期的護城河。

搶灘

能否構建起一個繁榮的應用生態(tài)，決定了大模型產(chǎn)業(yè)能走多遠

2024年中國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模已突破7000億元人民幣，保持20%以上的增長率。

大模型作為人工智能的“超級大腦”，是當中最關鍵的賽道之一。

自2023年以ChatGPT為代表的大模型技術突破引發(fā)全球關注，傳統(tǒng)頭部科技企業(yè)與人工智能原生“黑馬”林立，市場競爭儼然白熱化。

入局者眾，搶灘不單靠勇氣。

“從生成式人工智能產(chǎn)業(yè)鏈講，我們覆蓋全部五層產(chǎn)品和服務，是國內(nèi)唯一一家。但若從基礎層、技術層和應用層這個比較簡單的角度劃分，浪潮云主要聚焦技術層，結合行業(yè)需求做技術落地?！崩顺痹聘笨偨?jīng)理張成浩說。

這一選擇，并非市場裹挾下的被動之舉，而在于如何將差異化競爭優(yōu)勢最大化。

于微瀾處起“浪”，聚焦行業(yè)痛點研發(fā)專用模型。

不同于基礎模型主要采用互聯(lián)網(wǎng)公開數(shù)據(jù)，行業(yè)專用模型安全性隱私性要求高，一般需要私有化部署并持續(xù)提供升級服務。這方面，浪潮海若大模型既有在央企國企及應急、水利等政務細分領域30余年的深耕經(jīng)驗，也有提供分布式智能云服務所培養(yǎng)起來的專業(yè)運維團隊。

某建筑央企，原先做一份10萬字的施工方案要幾周時間，現(xiàn)在將專業(yè)知識喂給大模型、開發(fā)“AI工程師”，10分鐘就能搞定——DeepSeek的出現(xiàn)帶來大模型訓練成本與使用成本的指數(shù)級下降。

與此同時，這也使以前只有大企業(yè)才“玩兒得起”的大模型走入千行百業(yè)。

整體看，大模型對算力和數(shù)據(jù)的需求并非減少而是在迅速增加，這又將帶來云、數(shù)核心業(yè)務的持續(xù)增長。深耕垂直場景強化大模型技術研發(fā)落地，既能鞏固擴大原有優(yōu)勢戰(zhàn)場，又能在新陣地上提升競爭力。2024年底到今年初，僅從浪潮云計算服務板塊就已能明顯看到由大模型戰(zhàn)略轉向帶來的算力增長和服務變現(xiàn)。

2024年山東人工智能產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值突破900億元；從大模型細分產(chǎn)業(yè)看，全省重點監(jiān)測范圍內(nèi)大模型企業(yè)已有135家。

能否構建起一個繁榮的應用生態(tài)，決定了大模型產(chǎn)業(yè)能走多遠。

“鏈主”某種程度上也是“生態(tài)主”。2024年11月，作為浪潮云舟聯(lián)盟子聯(lián)盟的海若智能體聯(lián)盟在香港發(fā)起成立。聯(lián)盟以海若大模型為底座，提供智能體開發(fā)平臺及平臺級技術共享，通過建立廣泛的合作伙伴網(wǎng)絡，帶動大模型技術更快開展場景探索與落地。

海若智能體聯(lián)盟已重點扶持40余家行業(yè)生態(tài)伙伴，像濟南大數(shù)據(jù)局多個場景下的“數(shù)智員工”，正是浪潮聯(lián)合平臺、設備等相關方共同服務。

登高

數(shù)據(jù)變化背后，是“卡位賽”的核心邏輯：除了策略精準，只有在關鍵領域構筑起技術壁壘才能提升制勝概率

12345熱線運營中存在受理量攀升、人工座席（窗口）數(shù)量有限、群眾訴求無法得到及時滿足以及工單“流轉慢”“轉不動”等痛點。

基于這項需求，浪潮為某省會城市打造了12345政務服務智能體。

去年落地的主要是問答、問數(shù)等與業(yè)務耦合度相對沒那么緊密的場景。今年開始，可以完成智能派單，也能給出處置建議等，服務時長降低25%，派發(fā)準確率提高90%。

更重要的是，去年用的是百億級參數(shù)的大模型，今年則是一個十億級參數(shù)的“小模型”。聽浪潮云海若產(chǎn)品部產(chǎn)品總監(jiān)丁天送說，這個參數(shù)，類似于人腦中的神經(jīng)元連接，也就是說，神經(jīng)元沒那么多，卻反而更“聰明”了。

簡單的數(shù)據(jù)變化背后，是“卡位賽”的核心邏輯：

除了策略精準，只有在關鍵領域構筑起技術壁壘才能提升制勝概率。從百億級到十億級，靠的是技術；海若大模型成為國內(nèi)唯一一個通過中央網(wǎng)信辦基礎大模型、智能體與算法三備案的產(chǎn)品，靠的還是技術。

丁天送打了個比方：有人“全能”，有人“偏科”，但只要選對方向，“偏科”的也能大放異彩——提煉特定場景所需的核心能力進行定向保留、調(diào)優(yōu)，就能完成這個從百億級到十億級的“魔法”。

這當中，在采用模型壓縮技術前，就至少得先突破兩個門檻：

首先，基于大量實踐案例，才有可能總結出具體場景需要保留和調(diào)優(yōu)的核心能力。浪潮政務領域有6萬個以上的應用，企業(yè)客戶達到128萬，在找到“關鍵解題步驟”方面經(jīng)驗豐富。

其次，模型的快速推理離不開對數(shù)據(jù)的快速存取。這方面，浪潮先后突破新型高性能大數(shù)據(jù)存算分離、基于微策略的虛擬化性能優(yōu)化等技術。以前者為例，可實現(xiàn)數(shù)據(jù)存算資源分鐘級彈性縮擴容、計算存儲成本下降20%，在國際事務處理性能基準測試（TPC）中，計算性能和性價比兩項指標均列世界第一，得分較前冠軍提升24%。

又比如，上傳自己的知識文件，讓大模型的創(chuàng)作能力與這些信息相結合來提升創(chuàng)作質量，是目前許多人使用生成式大模型的方式。浪潮云對此研發(fā)了多步迭代的檢索增強技術，讓模型具備“自我反思”能力，在每一步迭代中改進或調(diào)整答案，確保生成內(nèi)容更可靠更準確。

人工智能領域創(chuàng)新速度，快到難以想象。

2024年，大約每半個月甚至每周就會有較大的技術迭代；

2025年，受現(xiàn)有訓練數(shù)據(jù)資源逐漸被耗光等瓶頸限制，速度有所下降，但一個月左右也會有明顯技術優(yōu)化。

向未來

大模型的“聰明”并非用于“炫技”，在實際場景中解決問題才是其價值。浪潮海若大模型沉淀超過100個場景

在山東大學齊魯醫(yī)院臨床技能培訓中心，87位住院醫(yī)師的年度考核中迎來一位“新朋友”——病史采集環(huán)節(jié)引入浪潮云帆“數(shù)字病人”智能體。

傳統(tǒng)考核方式由專人充當“病人”角色按腳本演繹?，F(xiàn)在，一個智能體可同時模擬不同年齡段，內(nèi)、外、婦、兒等多學科臨床患者的體征表現(xiàn)，同時為多名考生提供考核場景。

“數(shù)字病人”智能體是浪潮與齊魯醫(yī)學院共同發(fā)布的齊魯臨床技能大模型中一個較為成熟的應用，已進化至3.0版本。

齊魯醫(yī)院胰腺外科主任展翰翔說，這樣一個智能體，基于真實病例里的關鍵信息進行隱私脫敏，能完全模擬整個臨床流程，可提升醫(yī)療服務質量。

再將目光投向省外：

安徽安利材料科技股份有限公司的皮革生產(chǎn)車間里，浪潮的“皮革質量缺陷檢測與工藝優(yōu)化大模型智能體”可實現(xiàn)材料表面缺陷的毫秒級識別與分類，漏檢率被降低到遠低于行業(yè)平均水平，較傳統(tǒng)人工檢測效率提升200%。依托智能體自主決策機制，還可實時觸發(fā)分揀指令并同步反饋至生產(chǎn)控制系統(tǒng)，形成檢測—處置—優(yōu)化的管理閉環(huán)……

大模型的“聰明”并非用于“炫技”，在實際場景中解決問題才是其價值。

浪潮海若大模型沉淀超過100個場景。聚焦細分行業(yè)的路徑選擇，以及對一系列技術的突破，為浪潮吸引來更多“橄欖枝”，而借由在更多場景落地應用，浪潮又在形成更大更快的創(chuàng)新飛輪。

今年5月，英偉達創(chuàng)始人兼CEO黃仁勛提出“AI工廠”的概念。他說，未來人工智能將如同互聯(lián)網(wǎng)和電力一樣，成為基礎設施的一部分。

那么，人工智能是否也像工業(yè)品那樣，在工廠里被高質量、規(guī)?；a(chǎn)出來？

浪潮正在做這件事。

“浪潮有了國內(nèi)首個面向行業(yè)場景，具備工業(yè)化、標準化、規(guī)模化生產(chǎn)能力的人工智能生產(chǎn)流水線?！甭犂顺痹粕綎|海若公司副總經(jīng)理黃小虎說，梳理總結落地案例，浪潮人工智能工廠定位為新型人工智能基礎設施，由人工智能模型工廠、人工智能智能體工廠和人工智能訓練場三個核心板塊組成，涵蓋工藝技術中心、調(diào)度服務中心、語料中心、訓練中心、智能體中心等九個業(yè)務環(huán)節(jié)。這九大環(huán)節(jié)，就相當于普通工廠的九大車間；另有數(shù)據(jù)標注、算力調(diào)度、安全評測等工具，每個車間用到不同工具。

以浪潮給水利部打造的海若·上善水利大模型為例：今年因融入DeepSeek模型，從原先的單模型變?yōu)殡p模型支撐，需要不同模型間進行算力匹配度的調(diào)優(yōu)，還得提升一個場景同時使用雙模型的能力，這些優(yōu)化就是在大模型工廠里完成的。

流水線既能生產(chǎn)全新的大模型產(chǎn)品，也能伴隨客戶使用中的數(shù)據(jù)、場景變化進行大模型的“回爐再造”。這就能更好支持大模型的快速迭代與持續(xù)優(yōu)化，也能幫助加速實現(xiàn)技術平權及模型普惠。

面向未來，浪潮海若大模型定下三個重點研發(fā)方向：

一是數(shù)字員工將廣泛推開，像浪潮云內(nèi)部就已在合同評審等環(huán)節(jié)率先落地測試；

二是制造業(yè)場景中將引入越來越多智能設備，標準設備廠商解決“小腦”，浪潮云則解決面向特定場景所需的“大腦”能力。

三是面向政府的智能體。這個領域有可能率先在數(shù)據(jù)授權共享上邁出步伐，更優(yōu)質的大模型和智能體就有了誕生的可能。

市場競爭殘酷，每一步充滿風險挑戰(zhàn)，很難有永恒的贏家。但縱使風急浪高，總有勇者立潮頭。